CodeForces-208C Police Station

本文针对一个涉及图论的问题,提出了一种高效的算法解决方案。该问题要求计算从城市1到城市n的所有最短路径中,通过设立警察局使路径变为安全路径的平均数量。文章详细解释了如何使用SPFA算法来找出所有最短路径,并通过动态规划记录路径数量。

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题目:

            https://cn.vjudge.net/problem/CodeForces-208C


大意:

           有n个城市,编号为1-n,有m条双向路,现要在一个点设立警察局,通过这个点的路就是安全路,求1到n的每条最短路上平均的安全路的条数,即安全路总可能条数/总最短路条数。


思路:

     题目比较难理解,吃了英语的亏,首先是安全路总可能条数,在点2-n-1中某个点x建警察局,则在每条最短路中会产生2条安全路,在x点建立警察局所产生的总条数就是1到x的路径*x到n的路径;总最短路条数便是1到n的所有最短路条数,于是可以用spfa计算最短路,dp记录条数。另外要注意最短路和条数要使用long long,否则会载在Test 22,因为假设六个一组形成16个4叉路,剩下四个再形成三叉路,则总最短路条数为2^32*3,大于int范围。(思路比较难理解,建议边看代码边理解)。


代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#include<set>;
using namespace std;

typedef __int64 ll;
const int inf = 0x3f3f3f;
vector<int> m[105];
ll dis[105], dp[105];
int n, num;

void spfa(int st) {
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        dp[i] = 0;
        dis[i] = inf;
    }
    dis[st] = 0;
    dp[st] = 1;
    queue<int> q;
    q.push(st);
    while(!q.empty()) {
        int now = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 0; i < m[now].size(); i++) {
            int to = m[now][i];
            if(dis[to] > dis[now]+1) {
                dis[to] = dis[now] + 1;
                dp[to] = dp[now];
                q.push(to);
            }
            else if(dis[to] == dis[now] + 1) dp[to] += dp[now];
        }
    }
}

int main() {
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int a, b;
    scanf("%d%d",&n,&num);
    for(int i = 0; i < num; i++) {
        cin >> a >> b;
        m[a].push_back(b);
        m[b].push_back(a);
    }
    spfa(1);
    ll len = dis[n], sum = dp[n];
    double ans = 1.0;
    for(int i = 2; i < n; i++) {
        spfa(i);
        if(dis[1]+dis[n] == len) ans = max(ans,2.0*dp[1]*dp[n]/(double)sum);
    }
    printf("%.12lf",ans);
    return 0;
}



内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
### Codeforces Problem 976C Solution in Python For solving problem 976C on Codeforces using Python, efficiency becomes a critical factor due to strict time limits aimed at distinguishing between efficient and less efficient solutions[^1]. Given these constraints, it is advisable to focus on optimizing algorithms and choosing appropriate data structures. The provided code snippet offers insight into handling string manipulation problems efficiently by customizing comparison logic for sorting elements based on specific criteria[^2]. However, for addressing problem 976C specifically, which involves determining the winner ('A' or 'B') based on frequency counts within given inputs, one can adapt similar principles of optimization but tailored towards counting occurrences directly as shown below: ```python from collections import Counter def determine_winner(): for _ in range(int(input())): count_map = Counter(input().strip()) result = "A" if count_map['A'] > count_map['B'] else "B" print(result) determine_winner() ``` This approach leverages `Counter` from Python’s built-in `collections` module to quickly tally up instances of 'A' versus 'B'. By iterating over multiple test cases through a loop defined by user input, this method ensures that comparisons are made accurately while maintaining performance standards required under tight computational resources[^3]. To further enhance execution speed when working with Python, consider submitting codes via platforms like PyPy instead of traditional interpreters whenever possible since they offer better runtime efficiencies especially important during competitive programming contests where milliseconds matter significantly.
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